Единица 3 / 12

Анализа на движење и држење на телото: видео и вештачка интелигенција

Добивки:

  • Разбирање што може да измерат алатките за проценка на позата врз основа на видео и каде грешат во физиотерапијата
  • Способност за вкрстено потврдување на аголот, симетријата и податоците за движење добиени од вештачката интелигенција со опсервациска евалуација и вистинско мерење
  • Способност да се пријави видео-анализа додека се заштитува приватноста на пациентот, знаејќи ги грешките и ограничувањата при мерењето

Окото на физиотерапевтот кажува многу гледајќи како пациентот оди, чучнува, ја крева раката. Во последниве години, вештачката интелигенција (AI) воведе нова алатка за поддршка на ова око: проценка на позата; софтвер кој автоматски ги означува зглобовите на човечкото тело на видео или фотографија и пресметува агол, растојание и симетрија. Може да го процени аголот на коленото од видеото со сквотирање снимено со камера на телефонот и симетријата на чекорите од видеото од одење. Ова е моќно помагало, но содржи и сериозни грешки при мерењето. Во оваа единица ќе научите што може да измери проценката на позата, каде е погрешна и како безбедно да го потврдите нејзиниот излез.

Што прави проценката на позата, а што не може?

Алатките за проценка на позата ги откриваат точките на телото (како рамо, лактот, колкот, коленото, глуждот) на сликата и пресметуваат вредности како што се аголот на зглобот, навалувањето на телото и разликата во симетријата од нив. Ова е корисно за споредување на повторено движење со текот на времето, давање визуелна повратна информација на пациентот и обезбедување грубо скенирање. На пример, визуелизирањето на длабочината на сквотот на пациентот што се зголемува од недела во недела е мотивирачко.

Сепак, проценката на позата не го заменува клиничкото мерење. Ако аголот на камерата се промени, вредноста на аголот се менува; лабава облека го крие зглобот; лошата светлина го збунува моделот; Екстраполирањето на тридимензионално (3D) движење од дводимензионално (2D) видео е инхерентно неточно (ротацијата и длабочината се изгубени). Мерењето со гониометар (клинички инструмент кој го мери аголот на зглобот) сè уште е референца. Проценката на изложеноста ви кажува „приближно“; Не пишува „сигурно“.

Внимание: Вредноста на аголот што произлегува од проценката на положбата не е официјално клиничко мерење. Потврдете со гониометар или потврден метод под стандардни услови пред да запишете во извештајот. Реченицата „АИ рече 47°“ не е клинички доказ.

Извори на мерна грешка

Познавањето на факторите кои влијаат на точноста на проценката на позата е клучот за правилно читање на излезот.

Извор на грешка

Ефект

Начин на намалување

агол на камерата

Значително ја менува вредноста на аголот

Одржувајте ја камерата стабилна и нормална на рамнината на движење

облека

Ја крие/поместува зглобната точка

Тесна или соодветна облека, знаменитости

светлина

Моделот промашува поени

Добро, еднолично осветлување; нема сенка

2D-3D загуба

Не може да се види длабочина и ротација

Снимање со повеќе агли или 3D систем во критичното мерење

Растојание/резолуција

Ниската резолуција ја зголемува грешката

Целосно тело видливо, доволна резолуција

Чекор по чекор: безбедно анализирање на видеото

  1. Добијте согласност. Објаснете му на пациентот дека ќе се сними видео, како ќе се складира и неговата цел и добијте експлицитна согласност.
  2. Поправете го стандардот. Погрижете се положбата на камерата, растојанието, осветлувањето и облеката да се исти за секое мерење (во спротивно споредбата станува бесмислена).
  3. Повлечете и обработете. Вклучете ја алатката, добијте излезни вредности на агол/симетрија.
  4. Вкрстена проверка со набљудување. Дали вашата сопствена клиничка опсервација е во согласност со вештачката интелигенција? Ако има несовпаѓање, потпирајте се на набљудување, а не на вештачка интелигенција.
  5. Потврдете ја критичната вредност со гониометар. Секој аспект што ќе биде вклучен во извештајот мора да се потврди со користење на стандардниот метод.
  6. Пријавете со наведување на лимитот. Како „Проценка на изложеноста, со ±X маргина на грешка“. Заштитете ја приватноста.

Три мини футроли (во бројки)

Случај 1 - Следење на сквотот. 28-годишен пациент, пателофеморална болка. Проценката на експозицијата во првата недела покажа флексија на коленото на 62°, гониометарот измерен 68° (6° разлика, камерата беше малку настрана). Физиотерапевтот ја коригирал камерата, а во следните мерења разликата се намалила на 2°. По 4 недели, длабочината на сквотирање без болка значително се зголеми; Неделното споредбено видео со пациентот беше мотивирачко.

Случај 2 - Заблуда во симетријата на одењето. 60-годишен пациент по замена на коленото. Проценката на позата објави 18% асиметрија на должината на чекорот. Но, пациентот носеше широки панталони, а камерата беше во ходникот (аголот не е фиксиран). Во повторното снимање со тесна облека и фиксна камера, асиметријата беше 7%. Поука: лошите услови може да ја удвојат грешката; Би било грешка доколку клиничката одлука е донесена врз основа на првата неточна вредност.

Случај 3 - Подигнување на рамената. Замрзнато рамо на 50 години. 2D видеото го прецени киднапирањето бидејќи раката беше напред (раката не беше точно во страничната рамнина). Физиотерапевтот измери 95° со гониометарот и рече дека вештачката интелигенција е 112°. Вредноста на гониометарот беше напишана во извештајот, вредноста на AI се користеше само за следење тренд.

Слаб промпт / Силен промпт

Овде, „промпт“ е текстот што ги толкува и алатката и резултатот.

Слаб: „Од ова видео, кажете го аголот на коленото на пациентот и напишете го во извештајот“.

Ја игнорира состојбата на мерењето, маргината на грешка и верификацијата; може да формализира неточна вредност.

Güçlü: „Коментирајте го аголот на свиткување на коленото во овој излез за проценка на позата. Наведете ги можните извори на грешка поради аголот на камерата, облеката и 2D границата. Означете ја вредноста како „проценета“ и означете дека треба да се потврди со гониометар. Препорачете клиничка одлука“.

Четири шаблони за копирање

Задача: Толкувајте го излезот од проценката на изложеноста (не како клиничко мерење). Податоци: [вредности на агол/симетрија + состојба на фотографирање: камера, растојание, светлина, облека] Сакам: (1) резиме на вредности, (2) можни извори на грешка, (3) кои вредности бараат потврда на гониометарот, (4) ознака „проценета“. Не донесувајте одлука, само толкувајте и предложете верификација.

Задача: Направете листа за проверка на стандардниот протокол за стекнување. Контекст: [движењето што треба да се мери, на пр. сквотирање / киднапирање со раменици / одење] Сакам: Положба на камерата, растојание, агол, осветлување, облека и детална листа за проверка за повторливост. За споредливо мерење.

Задача: Споредете ги податоците за изложеноста од две различни сесии. Податоци: Сесија 1 [вредности] / Сесија 2 [вредности] / дали условите се исти: [да/не]Сакам: Резиме на промената + предупредување дали промената може да се должи на грешка при мерењето или вистински напредок. Ако условите се различни, поништете ја споредбата.

Задача: Преведете го наодот од видео анализата на едноставен јазик за пациентот. Наод: [резиме на технички агол/симетрија] Правило: Мотивирачко, но недооценено, наведете „проценето мерење“, не создавајте страв, едноставно објаснете го следниот чекор.

Совет: Најмоќната употреба на проценката на изложеноста е трендот, а не апсолутната вредност. Гледањето промени од недела во недела под исти стандардни услови е многу посигурно и помотивирачко од барањето еднократен „сигурен“ агол.

Мотивациска вредност на визуелната повратна информација

Иако точноста на мерењето на проценката на позата е контроверзна, нејзината вредност во обезбедувањето визуелни повратни информации за пациентот е голема. Кога пациентот гледа рамо до рамо слики од нивната длабочина на сквотот или висината на рацете кои се зголемуваат од недела во недела, тој е многу посилно мотивиран од апстрактната реченица „тие напредуваш“. Ова се заснова на принципот на бихејвиористичката наука дека опипливиот и видлив напредок ја зголемува посветеноста. Истата визуелна слика може да се користи и за да се покаже на пациентот неправилна шема на движење (на пр., лизгање на коленото при сквотирање); Пациентот учи полесно да ги корегира сопствените движења кога ги гледа однадвор. Но, и овде правилото останува: користете го визуелното како мотивациско и наставно средство, а не како тврдење за прецизно клиничко мерење. Кажувањето на пациентот „ова е проценето мерење, го покажува вашиот тренд“ ја одржува искреноста и довербата.

Совет: визуелните повратни информации засновајте ги на споредба со сопствената историја на пациентот, а не на апсолутниот број. Пораката „подлабоко и поусогласено од минатата недела“ е и побезбедна и помотивирачка од пораката „свиткајте ги колената 68°“.

Вообичаени грешки

  • Грешка на аголот на ВИ за клиничко мерење. Проценката на позата е претпоставка; гониометарот е референца.
  • Нестандардизирање на условите. Споредувањето видеа снимени со различни камери/светла/облека е погрешно.
  • Заборавајќи ја границата за 2D. 2D видеото дава сериозни грешки во движењата што вклучуваат ротација и длабочина.
  • Недобивање согласност. Видеото на пациентот е специјални податоци; Експлицитна согласност и безбедно складирање се од суштинско значење.
  • Да се ​​поништи набљудувањето. Ако вештачката интелигенција е во конфликт со клиничкото набљудување, верувајте на набљудувањето, а потоа истражете ја причината.
  • Складирање на видеото небезбедно. Одржувањето на видеото за пациентот што може да се идентификува незаштитено во облакот е прекршување на KVKK.

Сумирано

Проценката на позата базирана на видео е вредна помош за следење и споредување на движењето и давање визуелна повратна информација на пациентот; Сепак, тој е склон кон грешки при мерењето поради аголот на камерата, облеката, осветлувањето и загубата во 2D-3D. Третирајте го излезот како „проценка“, стандардизирајте ги условите, проверете ги критичните вредности со гониометар и користете ги повеќето за следење трендови. Видеото на пациентот е приватни податоци; Одобрувањето и безбедното складирање се задолжителни.

Задача за апликација

Изберете движење (сквотирање, киднапирање со рамо или одење). Направете стандардна листа за проверка за снимање со вториот шаблон. Претпоставете дека истото движење е „снимено“ еднаш на стандарден начин, еднаш под намерно лоши услови (страна камера, широка облека) и првиот шаблон нека ја толкува разликата помеѓу двата излеза. Обележете која вредност бара потврда со гониометарот.

листа за проверка

  • [ ] Добив експлицитна согласност за видеото на пациентот и го чував безбедно.
  • [ ] Ги стандардизирав условите за фотографирање (камера, растојание, светлина, облека).
  • [ ] Го означив аголот на вештачката интелигенција како „проценет“ и не го сметав за официјално мерење.
  • [ ] Вкрстено проверив со моето клиничко набљудување.
  • [ ] Ги потврдив критичните вредности што треба да бидат вклучени во извештајот со гониометар.
  • [ ] Ги користев податоците за изложеноста претежно за следење на трендовите, не поднесувајќи еднократно дефинитивно тврдење.